Analyser les facteurs de risque de réadmission non programmée de chaque patient
A partir des données PMSI propres à votre établissement de santé, la Plateforme Kaduceo vous guide pas à pas pour regrouper les patients (clustering) ayant des caractéristiques semblables afin que vous puissiez construire en autonomie un indicateur prédictif de risque de réadmission non-programmée (passage urgences).
Dans cette vidéo, Hugo vous détaille les étapes à conduire sur la Plateforme Kaduceo qui vous permettra de mieux comprendre l'impact de chaque variable sur le risque de réadmission.
Ces éléments de contexte viennent en aide à votre prise de décision. Vous allez ainsi pouvoir ajuster votre organisation, vos ressources et votre activité afin d'améliorer la prise en charge de chaque patient.
Issu des travaux menés en collaboration avec les praticiens hospitaliers et ayant donné lieu à différentes publications scientifiques (cf. Rubrique Ressources), l'équipe Kaduceo a pu élaborer un catalogue d'analyses préconfigurées sur lequel vous allez pouvoir vous baser pour construire vos modèles prédictifs et vos indicateurs de suivi. Ainsi, à partir des données propres à l'historique de votre établissement et de vos patients, les techniques d'apprentissage machine (cf. capsule vidéo dédiée au Machine Learning) vont permettre l'extraction de nouvelles connaissances sur lesquelles baser vos prises de décisions.
Outil d'aide à la décision, la Plateforme Kaduceo vous simplifie l'usage des données hospitalières et de l'intelligence artificielle pour vous permettre d'améliorer la performance de votre établissement de santé et l'organisation de vos activités.
